ICLRFeb, 2020

几何图卷积神经网络：Geom-GCN

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TL;DR本文提出了一种新的基于几何学聚合的 aggregation 方案，包含三个模块：节点嵌入，结构化邻域和双层聚合，并将其实现到图卷积网络中，命名为 Geom-GCN。在多个开放数据集上的实验结果表明，Proposed Geom-GCN 已经达到了当前状态的最佳性能。
message-passing neural networksgraph-based representation learninggeometric aggregationnode embeddingtransductive learning
发现论文，激发创造
  • 可变形图卷积网络

    本篇论文提出了一种新型的图卷积神经网络 Deformable GCNs，它可以在多个潜在空间适应性地执行卷积操作，并捕获节点之间的短 / 长距离依赖关系，从而处理异构性，并在六个异质性图数据集中实现节点分类任务的最佳性能。

    Dec, 2021

  • 让我们达成一致：比较基于消息传递框架下的图卷积网络

    本文将图上定义的神经网络呈现为信息传递神经网络（MPNN），通过研究不同类别的这些模型的区别能力，探讨它们的识别能力，研究传统的图神经网络和卷积图神经网络对顶点进行特征标注的能力的界限，并使用 Weisfeiler-Lehman 算法对 MPNNs 的区分能力进行了上下界的研究。

    Apr, 2020

  • 距离矩阵是否足以支持几何深度学习？

    该研究提出了一种新型的图神经网络 $k$-DisGNNs，用于从距离矩阵中学习图的几何结构，实现了图结构学习和几何深度学习的统一，并证明了其高表达能力与卓越性能。

    Feb, 2023

  • 几何图神经网络综述：数据结构、模型与应用

    基于几何信息传递的数学预备知识，本论文从现有模型的角度提供了对几何图神经网络的统一视角，并总结了其应用以及相关数据集，以促进后续方法开发和实验评估的研究，同时还讨论了几何图神经网络的挑战和未来潜在方向。

    Mar, 2024

  • 带有全局注意力的 Permutohedral-GCN 图卷积网络

    本文提出了一种具有全局注意机制的图卷积网络，能够选择性地关注和汇聚图中的任何节点，同时使用基于 Permutohedral 网络的近似高斯过滤技术实现全局汇聚方案，从而实现对节点分类性能的优化。

    Mar, 2020

  • 用于半监督节点分类的分层图卷积网络

    本研究提出了一种新的深层分层图卷积网络 (H-GCN)，通过聚合结构相似的节点形成超节点，然后再将粗化的图细化到原始图以恢复每个节点的表达，从而扩大每个节点的感受野，能够获取更多的全局信息，并在各种公共基准测试图数据集上表现出强大的实证性能。

    Feb, 2019

  • 量子启发式的几何建模的神经网络

    通过创造物理系统的 3D 多体点云，我们提出了一种新型的基于等变矩阵乘积态 (MPS) 的消息传递策略，有效地建模复杂的多体关系并捕捉了几何图中的对称性，超越了现有的几何图神经网络的平均场近似，并在预测经典牛顿系统和量子张量哈密顿矩阵等基准任务上验证了其卓越的准确性，堪称参数化几何张量网络的创新应用。

    Jan, 2024

  • AM-GCN: 自适应多通道图卷积网络

    本文提出了一种新型 GCNs 模型：自适应多通道图卷积网络 (AM-GCN)，以更好地融合和提取节点特征和拓扑结构之间的深度相关信息，并在半监督分类任务上取得了明显的精度提升。

    Jul, 2020

  • GTAGCN：广义拓扑适应图卷积网络

    基于广义聚合网络和拓扑自适应图卷积网络的混合方法，适用于顺序数据和静态数据的类型，在节点和图分类中都有良好的表现。

    Mar, 2024

  • 基于注意力机制的图卷积网络，融合潜在结构和多个特征

    本文提出了利用结构信息和多种注意力函数计算权重的关注型空间图卷积（AGC）方法以及基于该方法的用于分类和预测点云标签的图神经网络（GNN）模型，实验结果表明，所提出的 GNN 性能优于现有方法。

    Mar, 2023